Stage - Machine learning pour le diagnostic des défauts non francs dans les câbles-Saclay-H/F

CEA · Saclay (91) · Stage

Publiée le 23 octobre 2026

Sujet de stage

Les câbles peuvent subir des dégradations mécaniques ou thermiques qui n'entraînent pas nécessairement une rupture franche du conducteur. Ces défauts non francs peuvent modifier localement les propriétés électriques du câble et évoluer progressivement jusqu'à compromettre sa fiabilité. La réflectométrie électrique est une approche pertinente pour interroger l'état d'un câble à partir de sa réponse électrique. Le défi consiste toutefois à identifier les signatures faibles, à distinguer différents mécanismes de dégradation et à estimer leur position et leur sévérité. L'objectif de ce stage est de développer une méthodologie de diagnostic automatique dédiée à la caractérisation des défauts non-francs de faible signature. Cette approche combine des campagnes de mesures expérimentales et une modélisation physique de ces défauts afin de générer une base de données synthétiques. Ces données enrichies serviront ensuite à l'entraînement et à l'optimisation d'algorithmes de machine learning.

Description de l'offre

Rejoignez-nous en Stage !

CEA Tech Corporate from CEA Tech on Vimeo.

En tant que stagiaire au CEA, vous aurez l'opportunité de travailler au sein d'un environnement de recherche de renommée mondiale. Nos équipes sont composées d'experts passionnés et dédiés, offrant un cadre propice à l'apprentissage et à la collaboration. Vous aurez accès à des équipements de pointe et à des ressources de recherche de premier ordre pour mener à bien vos missions.

Contexte :

L’objectif de ce stage est de développer une méthodologie de diagnostic automatique dédiée à la caractérisation des défauts non-francs de faible signature. Cette approche combine des campagnes de mesures expérimentales et une modélisation physique de ces défauts afin de générer une base de données synthétiques. Ces données enrichies serviront ensuite à l'entraînement et à l'optimisation d'algorithmes de machine learning capables de :

· Détecter la présence d’un défaut ;

· Localiser le défaut le long du câble ;

· Caractériser sa nature et/ou son niveau de sévérité.

Qu’attendons-nous de vous ?

Le stage sera organisé autour des étapes suivantes :

Mise en place du protocole expérimental et création de défauts maîtrisés
Modélisation des câbles et des défauts
Construction d’une base de données hybride
Développement et évaluation d’algorithmes de Machine Learning

#Cea-List

Profil du candidat

Profil :

Vous préparez un diplôme d'ingénieur ou un Master 2 spécialisé en génie électrique/ électromagnétisme.

Vous êtes passionné par la recherche scientifique et technologique et êtes reconnu pour votre esprit d'analyse, votre rigueur méthodologique et votre autonomie.

Vous possédez des connaissances en traitement du signal, mesure HF/RF (VNA..), modélisation de lignes de transmission, complétés par des compétences en machine learning et programmation sous Python ou MATLAB.

Rejoignez-nous, venez développer vos compétences et en acquérir de nouvelles !Vous avez encore un doute ? Nous vous proposons :

L'opportunité de travailler au sein d'une organisation de renommée mondiale dans le domaine de la recherche scientifique,
Un environnement unique dédié à des projets ambitieux au profit des grands enjeux sociétaux actuels,
Une expérience à la pointe de l’innovation, comportant un fort potentiel de développement industriel,
Des moyens expérimentaux exceptionnels et un encadrement de qualité,
De réelles opportunités de carrière à l’issue de votre stage
Un poste au cœur de la métropole grenobloise, facilement accessible via la mobilité douce favorisée par le CEA,
Une participation aux transports en commun à hauteur de 85%,
Un équilibre vie privée – vie professionnelle reconnu,
Un restaurant d'entreprise,
Une politique diversité et inclusion,

Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l'intégration des personnes handicapées, cet emploi est ouvert à toutes et à tous. Le CEA propose des aménagements et/ou des possibilités d'organisation pour l'inclusion des travailleurs handicapés.

Description de l'unité

Le laboratoire d'instrumentation multi-techniques (LIMTEC), composé de 25 collaborateurs, est chargé d'étudier et de développer des techniques de contrôle de monitoring et de diagnostic basées sur des physiques du spectre électromagnétique (courants de Foucault, radiographie et tomographie X, fluorescence X, thermographie active, réflectométrie électrique).

Compétences

génie électrique
électromagnétisme
base de données
vision par ordinateur
MATLAB
spectre électromagnétique
Python (programmation informatique)
traitement du signal
génie énergétique

Voir l'offre d'origine et postuler · Source : site carrières de CEA

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